《质量管理核心方法与实战工具》10天-可拆分

讲师:俞璇 发布日期:07-17 浏览量:235


《质量管理核心工具从方法到实战工具运用》

主讲:俞璇老师

【课程背景】

本课程的质量管理核心工具,覆盖到了从新产品的研发到投产的整个过程,甚至已经延伸到了整个供应链中,包括:

质量功能展开图(QFD, Quality Function Deployment)

试验设计(DOE, Design of Experiment)

统计过程控制(SPC,Statistical Process Control)

测量系统分析(MSA,Measurement System Analyze)

失效模式和效果分析(FMEA,Failure Mode & Effect Analyze)

控制计划(CP,Control Plan)

QC新老七大手法

【课程收益】

系统学习,掌握质量管理工具的理念及运用方法;

问题导向,训练营学习方式,启发学员思考和解决问题的;

落地实战,实战型工具,“即学即用”是最大的学习目标。

【课程时间】

10天,6小时/天

【课程对象】

企业质量专职工作者(重点学习对象);

企业运营部门(包含但不限于研发设计、采购、生产、技术、物流、工程、HR部门等)负责人(总监、经理)、骨干业务人员、一线工作者、储备人才;

领导层重点培养的其他储备人才;

【课程方式】

讲师讲授+案例分析+分组游戏+角色扮演+沙盘体验+情景模拟+实操演练

【课程大纲】

质量方法体系及理念综述

质量问题分析与解决的思路

现象和问题的区别

企业为什么存在那么多长期难以解决的质量问题

问题的冰山理论

质量问题解决的核心思路

互动:课堂游戏 - 现象和问题的区别

PDCA与SDCA持续改善

PDCA与SDCA的关系

PDCA的两类典型的错误

PDCA持续改善的路径图

互动:课堂游戏 – 从纸牌游戏体会PDCA的持续改进精神

质量的概念和基础知识

质量的概念

质量意识及其演变过程

从QC到QA再到TQM的质量变革

质量的影响要素5M1E

关键质量因素CTQ

CTQ分解树状图

过程绩效度量指标(离散型与连续型)

关键需求因素

质量及数据分析的必备基础知识

数据的分类

不同作用数据的特性

质量数据的收集

质量数据的整理方法

数据的5种图示方法

质量数据抽样的方法

质量数据分析和统计工具 – minitab

质量功能展开图QFD

1. 质量源于设计QbD概述

QbD – 质量源于设计的思路

质量设计的路径图

企业能量模型

2. 质量功能展开图QFD

质量功能展开图QFD的定义

质量功能展开图QFD7个组成模块

确认客户意见

填入客户意见和重要程度

把CN翻译成CR:客户的语言翻译成技术语言

在QFD矩阵中填入CR

确定CN和CR的相关性

明确CN的被满足程度和CR的重要度

明确CR的自相关性(自相关矩阵)

设定规范和标准

顾客需求分析与工程措施的确定

关键措施与瓶颈技术的确定

市场竞争能力和技术竞争能力分析

工程措施之间的交互作用评估

四个阶段的质量功能展开

QFD的案例解析和课堂演练

Minitab应用和质量数据的基础知识

Minitab的基础应用

数据统计对于质量管理的重要意义

MINITAB介绍

Minitab的主要三大功能

Minitab 演练 – 绘制直方图

Minitab 演练 – 绘制直方图

Minitab 演练 – 4组数据小练习

质量数据的基础知识

概率的基本知识

描述性统计方法

总体参数和样本统计量

描述性统计——反映集中趋势的度量

描述性统计——反映离散程度的度量

描述性统计——反映分布形状的度量

Minitab运用: 统计-基本统计量-图形化汇总(minitab练习)

正态分布与标准正态分布(minitab练习)

中心极限定理(minitab练习)

试验设计 DOE

1. 试验设计DOE基础

试验设计中的基本术语试验和实验的区别

因子:可控因子与非可控因子

主效应与交互效应(minitab练习)

试验设计的基本原则试验设计例题解析(minitab练习)

三因子正交试验代码表

试验设计的三个基本原则(minitab练习)

试验设计的类型因子筛选设计

参数优化设计 - DFSS

试验设计的四个基本步骤

试验设计的策划与安排

2. 全因子试验设计全因子试验设计概述二水平全因子试验概述

试验的安排及中心点的选取

2因子2水平全因子DOE立方图:中心点的说明

代码化及其案例计算

全因子试验设计的计划制定全因子试验设计的计划-案例解析(minitab练习)

角点仿行和中心点重复

射弹器游戏 DOE演练(minitab练习)

全因子试验设计分析和优化的五大步骤

全因子试验设计分析和实例(minitab练习)

立方图的含义和绘制方法

2因子2水平全因子DOE立方图

3因子2水平全因子DOE立方图

4因子2水平全因子DOE立方图

全因子试验设计的特殊运用

无中心点(连续型因子)的试验设计分析(minitab练习)

带区组的试验设计分析(minitab练习)

课堂练习:射弹器的试验结果分析和寻优

3. 部分因子试验设计

部分因子试验设计概论部分因子试验设计名词解释

部分因子试验设计的优点

部分因子试验设计方法一:删节试验法

部分因子试验设计方法二:增补因子法

部分因子试验设计例题解析

分辨度和混杂的关系

分辨度和试验次数的关系

例题解析:学会选择生成元(minitab练习)

默认生成元例题解析(minitab练习)

指定生成元例题解析(minitab练习)

写指定生成元的思路及步骤

部分因子DOE分析和实例解析(minitab练习)

DOE课堂练习(minitab练习)

4. 响应曲面设计

响应曲面设计概论

响应曲面设计例题解析(minitab练习)

序贯试验策略

最速上升法(最陡上升路线)

中心复合设计 – CCD

立方体点、中心点和轴点

中心复合设计 CCD 试验方案的确定

CCD如何确定星号点的位置 (即α值)(2因子、3因子)

中心复合有界设计 CCI

中心复合表面设计 CCF

中心复合设计CCD的案例解析(minitab练习)

Box-Behnken设计概述

Box-Behnken设计案例应用(minitab练习)

3因子4种响应曲面试验点计划表对比

设计序贯试验的实际运用方法(minitab练习)

响应曲面设计的分析及实例应用(minitab练习)

4. 稳健参数设计

稳健参数设计的概念

简单响应系统

信号-响应系统

试验与建模的策略

稳健参数设计的乘积表(内外表)

位置和散度建模法

望目型问题的解决方法

望大型/望小型问题的解决方法

静态稳健参数设计计划

静态稳健参数的案例解析(minitab练习)

动态稳健参数设计计划(minitab练习)

5. 混料设计

混料设计的概念

混料设计与普通因子设计的区别

混料设计的约束图

混料设计的三线坐标图

混料设计的分类

混料试验的计划制定

单纯形重心法设计示意图(三维及四维)

四因子单纯形重心法设计计划表

案例1:单纯形重心设计(minitab练习)

增强型和未增强型设计

单纯型设计法的设计图 - 增强型(minitab练习)

单纯形格点法

三因子三阶单纯形格子点设计计划表

案例2:单纯形格点设计(minitab练习)

极端顶点设计法

案例3:极端顶点设计(minitab练习)

案例4:极端顶点设计(minitab练习)

案例5:混料试验的分析和优化(minitab练习)

案例6:混料设计的分析和优化(minitab练习)

6. 本章阶段小结&答疑Q&A

FMEA - 失效模式和后果分析

新版FMEA基本概况

FMEA概述和定义

新版FMEA的背景

旧版FMEA存在的问题

FMEA的类别及其应用

新版FMEA的重要变化点

介绍新版FMEA的重要项目策划要求 - 5Ts

新版FMEA转版策略

简要介绍新版FMEA七步法

新版FMEA的运用步骤和要点

步骤一:规划与准备

步骤二:成分分析

步骤三:功能分析

步骤四:失效分析

步骤五:风险分析

步骤六:优化

步骤七:结果文件化

FMEA严重度S评分解读

FMEA频度O、探测度D和行动优先级AP解读

FMEA的不同类别应用要点

PFMEA_过程失效模式及影响分析

DFMEA_设计失效模式及影响分析

FMEA MSR_监视及系统响应FMEA

FEMA实战指导

案例解析:FMEA的应用

FMEA表单模板的运用

MSA - 测量系统分析

MSA测量系统分析的基础知识

测量的基础知识和基本术语

数据的收集与抽样

测量系统的定义

测量数据总变异 – 测量系统的五性

过程中测量系统的误差来源

执行MSA后,我们需要获得的信息和结论

MSA测量系统分析的组成与分解

测量系统总误差的分解图

测量系统的组成部分

分辨率/分辨力 Discrimination

可区分组数 – ndc

偏倚 Bias

线性 Linearity

测量系统的准确性

测量系统的稳定性

测量系统的精确性

可重复性 Repeatability

可再现性 Reproducibility

总波动的分解和测量系统能力的评价准则

连续型R&R研究及其评价方法 – 应用案例解析

重复性和再现性R&R分析步骤

重复性和再现性分析实例演示 - 连续型MSA

连续型R&R结果解读的方法

课堂演练:测量水杯游戏及其连续型MSA分析

交叉与嵌套型MSA的区别

嵌套型MSA案例分析

特殊类型MSA的案例分析 - 破坏型试验

离散型MSA深入解读 - 属性值一致性分析 κ 卡帕值

属性值测量数据的获得

属性值测量系统一致性分析

计数型数据测量系统的判断标准

属性值MSA数据案例演示和分析

卡帕值(κ)的计算

案例:属性值卡帕值MSA分析

统计过程控制和CP - 控制计划

控制图的基本概念

波动/异常产生的原因及分类

控制图的设计原理

控制图的目的

偶然因素和异常因素的举例说明

规格界限和控制界限的区别

应用控制图的两类错误

控制限的设定对两类错误概率的影响

异常波动的八条判断原则

分析用控制图和控制用控制图 (MAIC)

常规控制图的选择

计量型控制图

四对计量控制图

合理子组原则

计量控制图的控制限计算

计量控制图的案例演示

计数型控制图

计件控制图

计件控制图案例演示和分析(3个)

计点控制图:缺陷点数

计点控制图案例演示和分析(3个)

特殊控制图

累积和控制图

累积和控制图的案例演示和分析

指数加权滑动平均控制图

指数加权滑动平均控制图的案例演示和分析

质量改进手法:老QC七大工具

QC老手法 - 帕累托图及其运用

帕累托分析的原理

帕累托图分析法应用流程

案例:集成电路板故障的帕累托分析

课堂演练:例题分析和计算

帕累托图分析法应用注意事项

用minitab或excel生成帕累托图

QC老手法 – 层别法及其运用

层别法的定义和目的

分层分类的重要原则

分层的8种方法

麦肯锡 MECE原则

层别法的使用步骤

层别法的应用实例分析

课堂演练:层别法的运用和研讨

QC老手法 - 控制图及其用法

波动(变差)的概念

五条波动理论

随机原因 vs. 系统原因

控制图的目的

控制图的统计原理

控制图的形成

控制图的种类 - 按数据性质分类

8种常规控制图的选择方法

控制图运用案例解析

用minitab和excel生成控制图的方法

课堂演练:控制图的运用

QC老手法 – 直方图及其运用

直方图的定义和作用

直方图的运用步骤

直方图的案例解析

用minitab和excel生成直方图的方法

课堂演练:直方图的运用

QC老手法 - 检查表法及其运用

什么是检查表和检查表法

检查表的类型:按目的和种类分

调查之前需要明确的事项

检查表的制作要点

调查表实例 - 记录用调查表

调查表实例 - 检查用调查表

数据调查计划 – 三个运用场景及其模板

课堂演练:检查表的运用

QC老手法 – 鱼骨图及其运用

鱼骨图的定义和重要作用

鱼骨图架构 - 生产制造类问题

鱼骨图架构 - 服务管理类问题

鱼骨图绘制步骤如下

鱼骨图应用案例

五个为什么(5 whys法)与鱼骨图的结合运用

课堂演练 – 头脑风暴+鱼骨图+五个为什么结合运用

QC老手法 – 散布图及其运用

相关关系的举例

函数关系与相关关系的区别

相关关系的种类

相关系数的定义及其用途

相关系数的特点

散布图/散点图示例

绘制散布图的步骤

课堂演练:散布图的判断和绘制

质量改进手法:新QC七大工具

QC新手法 – 系统图法及其运用

系统图定义

系统图的结构

系统图的运用场景

对策型系统图及其案例解析

原因型系统图及其案例解析

系统图的其他运用

课堂演练 – 系统图的绘制

QC新手法 – 矩阵图及其运用

矩阵图法的定义

矩阵图法的类型

因果分析矩阵的运用步骤

因果分析矩阵的应用案例

优选矩阵的运用步骤

优选矩阵的应用案例

课堂演练:矩阵图的运用

QC新手法 – 矩阵数据分析法及其运用

矩阵数据解析法的定义

矩阵数据分析法和矩阵图的区别

矩阵数据解析法的应用场景

案例解析

QC新手法 – 箭条图及其用法

箭条图的定义

箭条图的专业术语解释

箭条图的运用场景

箭条图的运用案例

课堂演练:箭条图的运用

QC新手法 – 过程决策程序图及其运用

过程决策程序图法的定义

过程决策程序图法的特点

过程决策程序图法的制作程序

过程决策程序图法的分类

过程决策程序图举例

课堂演练:三国演义的PDPC图

QC新手法 – 头脑风暴和亲和图及其运用

头脑风暴和亲和图的组合运用

头脑风暴的4个规则

组织头脑风暴的步骤

亲和图 Affinity Diagrams的定义

头脑风暴的下一步:用亲和图进行分类整理

亲和图的运用方法和案例

课堂演练:头脑风暴和亲和图的问题研讨

QC新手法 - 关联图及其运用

关联图的定义和重要作用

关联图的运用场景

关联图的绘制步骤

关联图运用举例和注意要点

课堂演练:关联图的运用和研讨

质量提升与改善的优秀企业案例

课堂研讨:质量问题头脑风暴与改善方案制定

课程提供:

1. 课堂练习的全部原始数据(excel版本)

2. 课堂学习的所有报告模板

3. 课堂学习的所有表格模板

4. Minitab安装包(如需)

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